1.类别定义： 花样滑冰动作包括3个大类，分别为跳跃、旋转和步法，每个大类又包含很多小类。例如，跳跃大类包含：飞利浦三周跳（3Filp）和勾手三周跳（3Lutz）2个小类。然而，这2类跳跃的判别性仅在于一些个别帧的差异。此外，如果想就跳跃小类（3Filp或3Lutz）与旋转小类进行区别，对大部分帧的特征加以使用才能产生较好的判别性。 2.多义帧： 花样滑冰动作不同类别中相似的帧，甚至存在个别帧的特征相同等情况。 3.具体任务： 参赛选手利用比赛提供的训练集数据，构建基于骨骼点的细粒度动作识别模型，完成测试集的动作识别任务。模型识别效果由指标Accuracy排名决定，Accuracy得分越高，则认为该模型的动作识别效果越好。

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先通过ActivityManager判断程序是否正在运行，然后给该程序一状态标识，然后开一线程不停去检测标志位的状况，如果发生改变，再通过判断即可获取程序启动关闭的瞬间，然后即可做相应的动作。本程序以music为例、

简单的手势控制图片切换，没有添加动画效果

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dtw 代码matlab 工作组 3D骨架动作识别的matlab代码 [用于基于骨架的动作识别的时空加权姿势运动特征] 作者：丁重阳和李凯（）。 我们最近基于 Raviteja Vemulapalli 的工作在 3D 动作识别方面的工作： Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m

 这是一款休闲动作跑酷类游戏，玩家滑动屏幕（向上滑动为上跳，向下滑动为下蹲），躲过障碍，随着时间的推移，游戏画面移动速度加快，难度越大。。 该应用操作简单，，老少皆宜。！！！代码很小就十几个java文件，很快就能看完，可以学习一下绘图方面的知识。